西安观测站长序列气温资料缺测记录插补和非均一性检验

以西安观测站1971—2013年日平均气温、最高气温和最低气温序列为研究对象,利用标准序列法和多元线性回归法进行插补实验,计算插补值与实测值的平均误差、平均绝对误差、均方根误差和插补值与实测值误差在0.5℃以内的样本比例,对比分析两种插值方法的相对优劣。结果表明：多元线性回归法插补得到的气温序列效果好于标准序列法,并且气候趋势特征与实际观测值序列更具一致性。采用t检验法、惩罚最大T检验（PMTT）、惩罚最大F检验（PMFT）对西安站1951—2020年平均气温序列的均一性进行检验。依据台站历史沿革数据进行的t检验,在6次台站历史沿革变化中,只有2次造成了年平均气温和年平均最高气温序列间断,分别由观测时次增加和仪器换型导致;年平均最低气温有4次出现间断,分别由台站站址迁移、观测时次增加、仪器换型、缺测值插补造成。PMTT和PMFT检测中发现的4次间断点因无元数据支持,认为属于合理间断点,这2种方法均未检测出因缺测值插补引起的间断点,一定程度上说明采用多元线性回归法对缺测值插补得到的西安站1951—2020年气温序列相对合理,气温序列的均一性较好。     

基于动态时间规整的气温日值数据二次插补

气温作为研究气候演变最基础的物理量,其日值序列的完整性和准确性对于气候分析与评估工作有着重要意义。近些年随着大量无人值守地面加密自动气象站的布设,不断出现随机站点和随机长度这种双随机特点的气象资料序列缺失,给气候分析和业务应用造成了不小的障碍。针对现有气象数据插补方案的不足,提出了一种全新的基于动态时间规整(dynamic time warping,DTW)的气温日值数据二次插补方法。该方法采用了一种实时的插补策略,主要技术内容包括:1)利用一元线性回归方程将原始气温观测时间序列分解出拟合直线和残差曲线,并将二者重构组成新的气温序列;2)给出了气温插补区的定义和插补条件;3)提出了利用动态时间规整方法计算站点间距离的新模式。利用山东省2021年的气温实况数据对该方法进行了双随机检验,检验结果表明:该方法可以满足日平均气温、日最高气温和日最低气温数据的插补需求;在插补流程中采用DTW距离测度和二次插补的组合方法,其插补效果优于目前常见的基于站点地理临近关系的组合方法;该方法对地形有一定的敏感性,平原或丘陵地区的插补效果要优于山地地区。     

河北保定气象站长序列气温资料缺测记录插补和非均一性订正

基于多源的气温月值资料,在数据整合和初步质量控制基础上,同时采用标准化序列法和多元线性回归法对河北保定气象站1913-2014 年月平均气温、最高气温和最低气温资料进行了插补。通过交叉检验法分析发现,标准化序列法插补得到的气温序列效果较好,并且气候统计特征与同区域周边站的研究结果更具一致性。利用惩罚最大F 检验（PMF）对插补后序列的均一性进行了检验,结果表明：通过插补得到的保定站百年气温月值序列的均一性相对较好,仅月平均最低气温序列存在2 个显著间断点,分别由同类型仪器的更换和台站迁移导致,研究中采用分位数匹配（QM）对其进行了订正,建立了保定站百年气温月值序列。通过与邻近单站及我国中东部区域均一化百年气温序列的综合对比显示,本文建立的保定站百年气温月值序列与邻近单站的相关性基本达到0.8 以上;从增暖趋势来看,保定站与中东部区域平均序列分别达0.121 ℃/10a、0.204 ℃/10a,基本在同一量级内：这一定程度上说明建立的保定站百年气温序列相对合理。     

一种基于SVD的迭代方法及其用于气候资料场的插补试验

提出一种基于SVD的迭代对气象场序列缺测记录插补延长的技术方法,对长江流域20个测站1月份气温做插补试验,平均均方误差为0.25,插补精度明显优于迭代EOF,插补效果良好且性能稳定;而且插补站数所占比例越小效果越好.此研究表明,基于SVD迭代的插补方法是一种非常有效的插补途径.     

三种气温插补方法在中国西南地区的应用分析

观测数据的插补是提升气象数据完整性、恢复缺失数据真实性的重要手段。本文采用标准序列、空间回归和随机森林3种插补方法,对中国西南地区5个主要气候区地面气象观测站日平均气温序列数据以及犍为和北碚2个百年站月平均气温序列数据进行插补试验,并选用平均绝对误差、均方根误差以及插补值与观测值偏差分别在±0.8℃和±0.5℃区间的样本占比(P_0.8、P_0.5)等4项指标对插补结果进行评估。结果表明：3种方法对中国西南地区5个气候区站点气温日均值与2个百年站气温月均值插补效果较好,且空间回归方法的插补精度高、适用性最好,在5个气候区的插补精度都高于其他两种方法,在地形较为平坦的四川盆地P_0.8约0.90,在地形最为崎岖的川西南滇北山地P_0.8也在0.60以上,地形对气温插补精度影响明显。选取最优参考站数可有效降低插补误差,2个百年站95%以上的月平均气温样本插补误差可控制在±0.5℃以内。     

基于PC-CCA方法的气象场资料插补试验

引入主成分典型相关分析(PC-CCA)方法建立缺测气象要素场序列的插补模式,对区域性气象场序列（以长江流域月气温距平场为例）各种时空缺测分布型态作插补试验。结果表明,当插补场站网分布型取包含子场在内的混合站网时,建模样本量达25年就可有最优插补精度,且性能稳定,效果优良。尤其当距平符号单一且大尺度分量占优势时,插补精度随缺测场变化很小。     

基于PC-CCA方法的气象场资料插补试验

引入主成分典型相关分析（ＰＣ－ＣＣＡ）方法建立缺测气象要素场序列的插补模式,对区域性气象场序列（以长江流域月气温距平场为例）各种时空缺测分布型态作插补试验。结果表明,当插补场站网分布型取包含子场在内的混合站网时,建模样本量达２５年就可有最优插补精度,且性能稳定,效果优良。尤其当距平符号单一且大尺度分量占优势时,插补精度随缺测场变化很小     

20世纪全球表面温度场序列的插补试验

利用基于主分量典型相关分析的典型变量回归 (CVR)插补模式 ,在综合分析Jones等 5°× 5°格点温度资料覆盖率的演变情况、缺测场与基本场温度距平相关结构、稳定性的基础上 ,确定合理的插补方案 ,对其陆面格点温度场进行插补延长试验 ,得到了 1 90 0～ 1 998年连续、均一的全球月平均气温场序列。独立样本检验表明插补效果优良 ,总缺测场误差方差与原序列方差之比低于 0 .40。插补前后全球及纬向平均序列的演变特征基本一致 ,原 Jones序列的线性增温率较重建序列高0 .1 1℃ /(1 0 0年 ) ,可能与原 Jones场序列空间分布的不均一性有关     

近50 a青藏高原地面气温序列的重建

利用NCEP／NCAR500hPa高空再分析资料插补得到青藏高原1950—2000年50个海拔在3000m以上台站500hPa完整可靠的月平均温度序列。基于青藏高原地面气温和其上空500hPa温度有着密切关系，设计了这50个台站地面月平均温度序列的回归方案，用回归估计值将近50a各台站的现有月平均气温记录进行补齐、延长，得到重建的高原台站完整连续的地面月平均气温资料，并对回归效果进行独立样本实验。重建的青藏高原地面气温资料能够真实地反应高原实际气温的变化特征。     

青藏高原冬季积雪年代际变化及对中国夏季降水的影响

通过对1961-2006年青藏高原原始测站资料的筛选、剔除和插补等处理,得到了一套具有51站连续的、长序列的积雪观测资料。利用国家气候中心整理的1951-2006年中国160站月降水和月平均气温资料,分析了青藏高原冬、春季积雪年代际变化特征与中国夏季降水和气温的关系,并研究了全球变暖影响下青藏高原积雪对中国大陆对流层温...     

日气温数据缺测的插补方法试验与误差分析

对缺测气象观测记录进行插补是建立连续气象数据集的基础.将孤立1日或数日缺测资料进行插补的线性回归模型法应用于连续缺测数月的逐日最高、最低和平均气温的插补,并进行了一系列改进,包括:(1)用滑动选优法确定邻近参考气象站站数和数据样本时间窗的最佳值;(2)在记录缺测站与邻近参考站之间建立逐日气温的线性回归模型,并选取以最小绝对误差(Least Absolute Deviation,LAD)为目标函数求取模型参数的方法,取代以最小均方根误差为目标函数的最小二乘法(Least Squares Estimate,LAD)求解模型参数的方法,可提高计算效率和参数的稳定性;(3)进一步提出将LAD法与DeGaetano标准化序列法插补结果平均的综合插补方法,以减少极端误差.通过对湖北蔡甸气象站1961-2006年插补试验表明:(1)以4个邻近站和年数为8年、日数为15天时间窗的样本资料建模进行插补误差达到最小;(2)逐日最高、最低和平均气温的平均绝对误差分别为0.32℃、0.45℃、0.28℃,误差在±0.8℃以内的频次分别占总数的94.1%、84.8%、96.1%,观测值与插补值月相关系数在0.886以上.插补与观测资料平均值和相关系数分别通过了显著水平为0.05和0.01的检验.     

广西气温的气候变化分析

根据相关原理,采用插补方法,对广西的南宁、柳州沙塘、桂林3站1936年以来的气温序列进行了插补,然后利用多元线性回归方程将3站气温资料延长至1884年,并对广西近百年气温的气候变化特点进行了分析.     

藏北高原气温资料插补及其变化的初步分析

通过定义最优配对分段插补法,以NewD66/D66、D105、Amdo和BJ为主站,D66/五道梁气象站(WDL)、D110、MS3478和MS3608为辅站,对主站缺失的地面气温资料进行插补,以获得完整的气温序列,并以此为基础分析主站近期气温变化。主站和辅站气温一致性分析结果表明,一年中每两个配对站的气温变化均有很好的一致性;温差表现为冬半年大、夏半年小。插补效果分析表明,插补效果夏季比冬季好;插补效果D66站最好,D105站相对较差;插补误差近似服从正态分布,时间尺度越大插补结果的可用性越强;大幅降温、降水、较大风速以及较大风向转变是影响插补效果的主要因素。对主站完整气温序列分析表明,NewD66站的气温年较差最大(26℃),Amdo站最小(19℃);BJ站多年平均气温最高(-0.3℃),D105站最低(-5℃);BJ站处于季节冻土区,其余三站处于多年冻土区;近十几年主站年平均气温均呈波动上升趋势,BJ站和NewD66站升温明显,D105站和Amdo站升温缓慢。     

广西气温的气候变化分析

根据相关原理,采用插补方法,对广西的南宁,柳州沙塘,桂林3站1936年以来的气温序列进行了插补,然后利用多元线性回归议程将3站气温资料延长至1884年,并对广西近百年气温的气候变化特点进行了分析。     

标准序列法在日平均气温缺测数据插补中的应用

利用标准序列法,对1971—2000年我国2000多个国家级地面气象站日平均气温进行了插补试验,并用交叉检验方法进行验证,对比了相关性最好和距离最近两种邻近站选取方案的插补结果。试验表明,相关性最好方案的插补精度优于距离最近方案,利用前一方案进行插补时,只需要选择与待插补站日平均气温序列相关性最高的4个邻近站参与计算即可。插补试验结果表明,平均绝对误差约为0.42℃。插补值与实际观测值之间的绝对误差、均方根误差、两者之差在±0.5℃范围内的样本比例,均与邻近站平均距离呈较好的指数关系。     

黑龙江省长序列气温资料的插补和延伸

气温变化基本规律的分析和未来变化趋势的预测需要连续、可靠的长序列资料。本着这一宗旨,用统计学方法,重新插补和延伸了我省7个站(除黑河地区外每地区1个)的月平均气温资料。这份资料不同于1977年东北低温会战时订正的气温资料。     

三种插值方法对区域自动气象站日气温缺测数据插补的适用性研究

为解决气温观测记录缺测的问题,选择反距离权重插值(Inverse Distance Weighted,IDW)、普通克里金插值(Ordinary Kriging,OK)和多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)三种方法,以湖北省2020年为例,对全省逐日平均气温(T)、最高气温(T_max)和最低气温(T_min)进行空间插补,并采用平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)对3种方法的插补结果进行检验。结果表明:用MLR插补得到的Tmax、Tmin、T的MAE最小,分别为0.41℃、0.31℃和0.20℃,其中T的插补误差在1℃以内的站点比例高达100%;相比IDW和OK,MLR插补结果的MAE空间分布均匀,其不仅随海拔高度变化较小,随季节变化也相对较小。单站试验结果表明,当用于MLR模型的样本数量越多、时间离散度越大时,MLR对气温的插补效果越好。总体上,对日气温缺测数据的插补效果,MLR最优,IDW次之,OK最差;对于建立气象站点长时间连续气温数据集而言,MLR更适合解决区域自动气象站...     

基于改进三次样条插值的探空资料质控研究

由于L波段探空资料存在缺测及稀疏、零散的数据,造成信息量在时空分布上的不均匀性。考虑到参与插补计算的权重因子个数和插补半径对探空观测数据影响较大,在三次样条插值基础上将插补半径和参与计算权重因子个数作为约束条件引入算法中,以被插值点±40 gpm为插值半径,取有效因子个数≥3个,提出了改进的三次样条插补算法。通过交叉验证分时段对插补结果进行检验评估,气温AE在±0.1℃之间,RMSE值小于0.08;相对湿度AE在-1.0%～+0.7%之间,RMSE值小于0.3;风速数据AE在±0.6 m/s之间,RMSE值小于0.2,表明改进三次样条插补算法对探空资料的质控效果在时间和空间上一致性较好。在晴空条件下相对湿度的插补效果优于有降水天气,气温和风速的插补效果不受晴空条件和降水条件的影响。     

洞庭湖区近百年气温序列构建及其变化特征

采用统计方法并结合气象台站历史沿革信息,对1910-2010年洞庭湖区气温观测资料进行均一性检验和订正,并利用洞庭湖区周边气象台站资料对洞庭湖区1951年以前缺测的气温资料进行插补,构成完整的气温序列。基于洞庭湖区完整气温序列,构建洞庭湖区近百年气温序列并分析其变化特征。结果表明：1910-2010年洞庭湖区年平均气温呈显著上升趋势,其中冬季和春季平均气温上升幅度最大,秋季次之,夏季变化趋势不显著;气温变化存在明显的冷暖交替,冷暖期交替比中国地区更频繁;近百年洞庭湖区年和冬季、春季、秋季平均气温均存在一个显著增暖的突变点;小波分析表明,近百年洞庭湖区年和四季平均气温均经历了冷-暖-冷-暖4个阶段的交替。     

冬季青藏高原地面加热与春季川渝地区气温关系的分析

应用奇异值分解(SVD)技术，研究了青藏高原地面加热场与东亚地区上空500hPa高度场及其东侧川渝地区春季气温场的时空联系和冷暖异常成因。结果表明：前期冬季青藏高原地面加热场与后期春季高度场的第一模态代表了两场间的主要耦合特征，具有显的时空相关；前期冬季青藏高原地面加热场通过影响后期春季500hPa高度场，导致高原东侧川渝地区春季气温异常；冬季高原地面加热场强度偏强(弱)，则后期春季东亚上空500hPa高度场偏高(低)，川渝地区春季气温偏高(低)；加热场高度场一气温场之间的这种非同步联系，表明冬季青藏高原地面加热场异常，通过影响未来春季大气环流变化，是造成高原东侧川渝地区春季气温异常的重要原因。